공공 데이터를 활용한 지역 교통 문제 해결 사례 분석

지역 교통 문제, 왜 공공 데이터가 필요한가?

대한민국의 지역 사회는 수도권과 비교할 수 없을 만큼 교통 여건에서 큰 차이를 겪고 있다. 특히 인구가 급감하고 있는 농촌이나 소도시에서는 대중교통의 운영 효율성 문제, 교통 사각지대의 확산, 고령층의 이동권 제한 등 다양한 문제가 복합적으로 얽혀 있다. 예를 들어 하루 몇 명만 이용하는 버스 노선을 유지하는 것 자체가 예산 낭비라는 인식이 있는 반면, 실제로 그 노선이 지역 주민들에게는 생존권에 가까운 필수 이동 수단이기도 하다. 하지만 이러한 교통 문제를 단순히 감정적으로 접근하거나 행정직원의 현장 감각에만 의존할 경우, 자칫 불필요한 노선 증설이나 비효율적인 예산 집행으로 이어질 수 있다.

이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 공공 데이터다. 교통과 관련된 공공 데이터는 단순한 노선 정보나 정류장 위치에 그치지 않고, 버스 이용 빈도, 시간대별 승하차 인원, 노선별 운행 시간 및 거리, 정류장 접근성, 심지어 택시 호출 패턴 등 실제 교통 수요를 정량적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 이러한 데이터를 기반으로 하면, 어떤 지역에 어떤 시간대에 교통 수요가 집중되는지를 명확하게 파악할 수 있고, 이를 통해 불필요한 노선은 정리하고 필요한 노선을 신설하는 정책 판단이 가능해진다. 결국 공공 데이터는 지역 교통 문제를 감각이 아닌 근거로 접근하게 만들며, 정책의 타당성과 지속 가능성을 확보해주는 중요한 기초자료가 되는 셈이다.

 

데이터로 재설계된 마을버스: 실제 사례로 보는 변화

 

경상북도의 한 군 지역은 오랜 시간 동안 마을버스 노선을 고정적으로 운영해왔다. 하지만 인구가 급감하면서 버스를 이용하는 승객 수가 급격히 줄었고, 이에 따라 버스 기사 인건비, 유지비, 연료비 등 운영 비용이 부담으로 작용하게 되었다. 지자체는 버스 노선을 폐지하는 방안도 고려했지만, 지역 주민의 이동권 보장을 무시할 수 없었다. 이때 활용된 것이 국토교통부와 지자체가 제공하는 실시간 버스 이용 데이터였다. 해당 지역의 정류장별 이용 인원, 시간대별 수요, 탑승·하차 데이터 등을 6개월간 분석한 결과, 전체 노선 중 실제로 이용되는 구간은 40%에 불과하다는 사실이 드러났다.

이를 바탕으로 지자체는 기존의 정해진 노선 방식에서 벗어나 수요응답형(DRT, Demand Responsive Transport) 교통 시스템을 도입했다. 주민들은 전화나 모바일 앱을 통해 자신이 원하는 시간대에 버스를 호출할 수 있고, 버스는 예약된 경로를 따라 탄력적으로 움직인다. 이로 인해 불필요한 공회전을 줄이면서도, 실제로 이동이 필요한 주민에게는 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 놀라운 점은 이 시스템 도입 이후 교통 만족도가 크게 향상되고, 연간 예산도 30% 이상 절감되었다는 것이다. 만약 공공 데이터를 통해 이 같은 수요 패턴이 분석되지 않았다면, 여전히 비효율적인 운영 방식이 유지되었을지도 모른다. 이 사례는 공공 데이터가 지역의 교통 체계를 보다 합리적이고 지속 가능한 방식으로 재구성할 수 있게 만든 대표적 사례로 꼽힌다.

 

고령화 시대, 교통 약자를 위한 데이터 기반 설계

 

교통 문제는 단순한 노선 운영의 문제가 아니다. 특히 고령 인구가 밀집된 지역에서는 교통 접근성이 곧 삶의 질과 직결되는 요소로 작용한다. 실제로 국토부 자료에 따르면, 지방 거주 65세 이상 고령자의 40% 이상이 대중교통 접근에 어려움을 겪고 있으며, 이는 병원 진료, 장보기, 행정업무 등 일상생활의 다양한 영역에 영향을 미치고 있다. 이 문제 역시 공공 데이터를 통해 해결의 실마리를 찾을 수 있다.

전라남도의 한 마을에서는 고령자의 교통 이동 데이터를 분석해, 병원과 보건소, 시장, 행정복지센터 등 주요 거점 간의 이동 패턴을 파악했다. 분석 결과 고령자들은 일정 시간대에 특정 구간을 반복적으로 이동하고 있으며, 기존 대중교통은 그 요구를 충족하지 못하고 있었다. 이를 바탕으로 지자체는 ‘실버 맞춤형 교통 셔틀’을 운행하기 시작했다. 이 셔틀은 주 3회 일정한 시간에 마을-시장-보건소-병원 루트를 순환하며, 무료 또는 저렴한 요금으로 운행되었다. 해당 서비스는 시행 3개월 만에 고령층의 의료기관 방문율을 27% 증가시키고, 보건소 이용률도 눈에 띄게 높이는 성과를 냈다.

이처럼 공공 데이터는 단지 효율성을 위한 것이 아니라, 지역 주민의 복지와 건강권, 이동권을 보장하는 기반으로도 활용될 수 있다. 특히 고령사회로 접어든 한국에서 교통 문제는 단지 기반시설이 아니라 ‘삶의 지속성’과 직결된 문제인 만큼, 앞으로 더 많은 지자체가 공공 데이터를 기반으로 맞춤형 교통 서비스를 도입해야 할 시점이다.

 

지역 주도의 데이터 활용, 미래형 교통 행정의 방향

 

무엇보다 중요한 점은 이런 공공 데이터 기반 교통 혁신이 단지 정부나 전문가 주도에서 끝나서는 안 된다는 것이다. 이제는 지자체와 주민이 직접 데이터를 해석하고 활용할 수 있는 역량을 갖춰야 하는 시기이다. 최근 일부 지자체에서는 주민 대상 데이터 분석 교육을 제공하거나, 마을 단위로 자체 교통 조사 프로젝트를 수행하고 있다. 예를 들어 충청북도의 한 읍에서는 청년회와 노인회가 협력하여 마을 내 ‘이동 실태’를 수기로 조사하고, 이를 공공 데이터와 비교 분석한 뒤, 지자체에 ‘마을 콜버스 도입안’을 제안한 바 있다. 이와 같은 주민 주도의 데이터 활용은 행정 효율성은 물론, 주민 참여와 공동체 회복이라는 또 다른 가치를 창출할 수 있다.

또한 앞으로의 교통 행정은 AI, IoT, 스마트시티 플랫폼과의 연계 속에서 발전할 가능성이 높다. 공공 데이터는 이러한 첨단 기술을 지역에 맞게 적용할 수 있는 기반이 된다. 가령 실시간 도로 상황, 날씨 정보, 탑승객 수요를 종합적으로 분석한 AI 기반 교통 흐름 예측 시스템이 개발되고 있으며, 일부 도시에서는 스마트 정류장을 통해 실시간 도착 정보와 혼잡도를 제공하는 실험도 이루어지고 있다. 이러한 시도들이 더 효과적으로 작동하기 위해서는, 지역 특화 데이터가 충분히 확보되고 정밀하게 분석되어야 한다. 즉 공공 데이터는 단지 오늘의 문제를 해결하는 데 쓰이는 도구가 아니라, 미래형 교통 시스템을 설계하는 토대이기도 하다.

 

 

교통은 지역의 생명선, 데이터는 그 설계도

지역 교통 문제는 단순히 버스나 택시 문제를 넘어, 지역 주민의 일상과 생존을 지탱하는 인프라다. 그리고 그 교통 문제를 감각이 아니라 근거로 해결하려면, 반드시 공공 데이터의 활용이 뒷받침되어야 한다. 각 지역은 이제 자신만의 데이터를 이해하고 해석하는 능력을 갖추고, 이를 바탕으로 자율적이고 창의적인 해결책을 만들어나가야 한다. 공공 데이터는 누구에게나 열려 있고, 그 안에는 교통, 복지, 경제, 공동체를 동시에 회복할 수 있는 힌트가 담겨 있다. 결국 교통이 단절되면 삶이 고립된다. 반대로, 데이터로 연결된 교통은 사람과 사람, 마을과 마을, 기회와 가능성을 다시 이어주는 가장 확실한 생명선이 될 수 있다.